Resumen
Explora técnicas para identificar y mitigar el sesgo en sistemas de IA con el experto en PLN Arnault Gombert.
Programa de estudio
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- Introducción al sesgo en la IA
-- Definición y tipos de sesgo en los sistemas de IA
-- Importancia de abordar el sesgo en la IA
- Estudios de caso de sesgo en sistemas de IA
-- Ejemplos históricos de sesgo en la IA
-- Casos actuales de alto perfil y su impacto
- Técnicas para identificar sesgo en la IA
-- Análisis de datos y preprocesamiento
-- Métodos para la detección de sesgos en modelos y algoritmos
-- Herramientas y marcos para la identificación de sesgos
- Sesgo en el procesamiento del lenguaje natural (PLN)
-- Sesgos específicos en los modelos de PLN
-- Técnicas para analizar las salidas de modelos de lenguaje
- Estrategias de mitigación del sesgo en la IA
-- Estrategias de recolección de datos para reducir el sesgo
-- Enfoques algorítmicos y restricciones de equidad
-- Marcos y herramientas para la mitigación de sesgos
- Consideraciones éticas y regulaciones
-- Marcos éticos para la tecnología de IA
-- Resumen de directrices legales y políticas sobre el sesgo en la IA
- Talleres prácticos
-- Identificación del sesgo en conjuntos de datos usando herramientas populares
-- Mitigación del sesgo mediante reentrenamiento de modelos y aumento de datos
- Direcciones futuras en la mitigación del sesgo
-- Avances en técnicas de detección y reducción de sesgos
-- Potenciales desafíos futuros en la equidad de la IA
- Conclusión del curso
-- Resumen de los puntos clave
-- Discusión sobre el aprendizaje continuo y recursos
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